电影推荐用户行为与电影元数据综合数据集MovieRecommendationUserBehaviorandMetadata-joaqungonzalohuarita
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 用户行为, 电影元数据, 评分预测, 协同过滤, 文本分析, 数据融合, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电影评分平台的用户行为数据和电影的详细元数据，旨在支持电影推荐系统相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含时间戳信息，可以分析用户评分和电影信息随时间的变化。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从电影信息和用户数据推测，可能涉及多个国家或地区的用户。
数据维度：数据集包括用户ID、电影ID、用户评分、评分时间戳、电影标题、电影类型、电影简介、演员列表、原始标题、电影状态、原始语言、预算、票房收入、国家、用户性别、用户年龄、用户职业、用户邮编等。
数据格式：CSV格式，文件名为df.csv，方便数据分析和模型构建。数据已进行整合，便于直接使用。
该数据集适合用于电影推荐系统、用户行为分析、电影特征提取等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电影推荐算法、用户行为模式分析、电影特征对评分影响的学术研究，如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐系统等。
行业应用：可以为电影流媒体平台、电影票务平台等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户画像构建、电影票房预测等方面。
决策支持：支持电影制作公司、发行商等在电影制作、市场推广、用户定位等方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生理解并实践推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户对不同类型电影的偏好、用户评分行为的规律，以及电影特征与用户评分之间的关系，从而帮助用户构建更精准的电影推荐模型。
